【摘 要】
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研究目的:在已知人体关节三维坐标情况下,本文对人体三维关节数据以及分类算法进行研究,探究了三种分类算法模型下的四种深蹲动作特征,以此得到能够较为精确的判断该动作是否标准的评估算法。研究方法:采用功能性动作模式筛查中的过顶深蹲动作作为标准。首先使用Intel Realsense捕获深度图像并使用openpose提取人体骨架关节点的三维坐标信息;然后进行数据的处理,剔除效果较差的实验数据;接着进行运动
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研究目的:在已知人体关节三维坐标情况下,本文对人体三维关节数据以及分类算法进行研究,探究了三种分类算法模型下的四种深蹲动作特征,以此得到能够较为精确的判断该动作是否标准的评估算法。研究方法:采用功能性动作模式筛查中的过顶深蹲动作作为标准。首先使用Intel Realsense捕获深度图像并使用openpose提取人体骨架关节点的三维坐标信息;然后进行数据的处理,剔除效果较差的实验数据;接着进行运动特征的提取,本文共提取四种运动特征,分别为深蹲至最低点的各关节点的三维坐标,三维关节角度,深蹲至最低点三维关节角度,将深蹲动作的位移量分四段。在得到四种特征的基础上分别尝试了三种机器学习模型来判断深蹲姿势是否标准。研究结果:本文对四种深蹲动作特征进行机器学习模型训练,不断调整模型中的超参数,每种超参数进行五次实验取平均值,将得到分数最高的参数作为该分类器的代表。得到以下四种特征的评估结果。本文对四种不同的深蹲动作特征进行研究,特征分别为深蹲至最低点的各关节点的三维坐标,三维关节角度,深蹲至最低点三维关节角度,将深蹲动作的位移量分四段。将每一种动作特征进行机器学习模型的建立中,得到F1分数。本次研究采用三中机器学习模型,分别为KNN,SVM以及决策树。通过对模型的一一比较,获得能够较为精确的判断该动作是否标准的评估算法。首先是基于位移量分四段的实验数据分析,将这一动作特征输入到四种机器学习模型中,在KNN算法中,当参数临近点的个数为6,采用欧拉距离时,评估效果最佳,结果为80%;在SVM算法中,当惩罚参数c为50,核函数为高斯核函数时,评价效果最佳,结果为78%;在决策树中,当树的最大深度为13,特征选取方法为信息增益时,评价效果最佳,结果为53%。综上所述,基于位移量分四段的动作特征的得分最高可达到80%,对于这一特征KNN算法对其分类效果最好。其次是基于三维关节角度的实验数据分析,将三维关节角度这一动作特征输入到四种机器学习模型中,在KNN算法中,当参数临近点的个数为4,采用欧拉距离时,评估效果最佳,结果为76%;在SVM算法中,当惩罚参数c为50,核函数为高斯核函数时,评价效果最佳,结果为81%;在决策树中,当树的最大深度为18,特征选取方法为信息增益时,评价效果最佳,结果为68%。综上所述,基于位移量分四段的动作特征的得分最高可达到81%,对于这一特征SVM算法对其分类效果最好。接着是基于深蹲至最低点的各关节的三维坐标的实验数据分析,将这一动作特征输入到四种机器学习模型中,在KNN算法中,当参数临近点的个数为6,采用欧拉距离时,评估效果最佳,结果为81%;在SVM算法中,当惩罚参数c为10,核函数为高斯核函数时,评价效果最佳,结果为94%;在决策树中,当树的最大深度为9,特征选取方法为基尼系数时,评价效果最佳,结果为83%。综上所述,基于位移量分四段的动作特征的得分最高可达到94%,对于这一特征SVM算法对其分类效果最好。最后是基于深蹲至最低点三维关节角度的实验数据分析,将这一动作特征输入到四种机器学习模型中,在KNN算法中,当参数临近点的个数为6,采用欧拉距离时,评估效果最佳,结果为73%;在SVM算法中,当惩罚参数c为50,核函数为高斯核函数时,评价效果最佳,结果为68%;在决策树中,当树的最大深度为20,特征选取方法为信息增益时,评价效果最佳,结果为70%。综上所述,基于位移量分四段的动作特征的得分最高可达到73%,对于这一特征SVM算法对其分类效果最好。研究结论:在已知人体关节三维坐标情况下,本文对人体关节数据以及分类算法进行研究,探究了不同分类算法模型下的不同深蹲动作特征,以此得到能够较为精确的判断该动作是否标准的评估算法。实验结果表明,使用支持向量机对深蹲至最低点的各关节点的三维坐标这一特征进行评估,在惩罚参数为10,核函数为高斯核函数时,评估效果最佳,F1分数可达到94%。
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